基于双参数磁共振影像组学模型评估前列腺癌风险分级的应用 |
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引用本文: | 龚涵颖,陆钰,汤文瑞,韩俊,朱翔.基于双参数磁共振影像组学模型评估前列腺癌风险分级的应用[J].浙江临床医学,2023(5):656-659. |
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作者姓名: | 龚涵颖 陆钰 汤文瑞 韩俊 朱翔 |
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作者单位: | 1. 浙江中医药大学嘉兴学院联培基地;2. 浙江省嘉兴市第一医院 |
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摘 要: | 目的 探讨基于双参数磁共振成像影像组学特征构建支持向量机(SVM)及随机森林(RF)两种机器学习模型预测前列腺癌风险分级的诊断作用。方法 回顾性纳入经病理确诊为前列腺癌患者119例,其中中低危组57例,高危组62例,入组患者均在术前2个月内行MRI检查。分别提取基于T2WI、ADC序列的影像组学特征。将入组患者按7:3比例随机分为训练组和测试组。根据筛选后的影像组学特征分别建立基于T2WI、ADC、T2WI+ADC的SVM模型及RF模型,用测试组对模型进行验模型验证,检验每一种模型的准确率、特异性、敏感性并绘制受试者操作特征曲线(ROC)。采用曲线下面积(AUC)评估影像组学模型对前列腺癌风险分级的预测效能。结果 基于T2WI序列建立的SVM模型、RF模型的AUC分别为0.797、0.713;基于ADC序列建立的SVM模型、RF模型的AUC分别为0.826、0.667;T2WI+ADC序列建立SVM模型、RF模型的AUC分别0.871、0.724。联合双参数的模型预测效能优于单参数模型。结论 本研究构建的基于双参数磁共振的SVM及RF模型在一...
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关 键 词: | 前列腺癌 影像组学 双参数磁共振 风险分级 |
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